随机惯性权重微粒群算法的BRDF参数反演

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材料表面的反射特性一般由双向反射分布函数(BRDF)表征,其理论计算模型已大体满足实际需要.随着计算机计算速度与效率的提升,结合实验数据利用智能优化算法反演BRDF理论计算模型的未知参数,以此获得材料表面BRDF分布的方法逐渐成为研究主流.对于BRDF理论计算模型中的Schlick计算模型和Cook-Torrance计算模型,基于实验数据利用随机惯性权重微粒群算法分别对铝合金和钛合金的未知参数进行反演计算,并与实验数据进行了比较.结果表明,Schlick计算模型可以更好地表征铝合金与钛合金材料的表面反射特性.
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